标准解读
《GB/T 8056-1987 数据的统计处理和解释 指数样本异常值的判断和处理》这一标准,主要针对在数据分析过程中遇到的指数分布样本中可能存在的异常值问题,提供了系统性的方法来识别这些异常值,并给出相应的处理策略。该标准适用于需要对数据进行精确分析与处理的各种领域,如科学研究、质量控制等。
首先,它定义了什么是异常值:在一组给定的数据集中,如果某个或某些观测值与其他大部分数据相比显得过于极端,则可被视为异常值。对于遵循指数分布的数据集来说,这类值的存在可能会严重影响到统计分析的结果准确性。
接着,标准介绍了一系列用于检测指数分布样本中是否存在异常值的技术手段,包括但不限于基于概率模型的方法(例如使用Grubbs' test或者Dixon's Q test)。这些测试通常会设定一个显著性水平(比如0.05),通过比较观测到的最大或最小值与理论上的临界值来决定是否将特定数据点标记为异常值。
此外,《GB/T 8056-1987》还讨论了当发现确实存在异常值时应采取何种措施。这些建议涵盖了从简单地删除异常值到采用更加复杂的数据调整技术等多个方面。值得注意的是,在实际操作中选择哪种方式取决于具体的应用场景以及研究人员的专业判断。
最后,本标准强调了在整个过程中保持透明度的重要性,即任何关于异常值识别及其后续处理的决策都应该被详细记录下来,以便于他人能够复现研究过程并对其结果进行验证。
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文档简介
UDC519.28A41中华人民共和国国家标准GB8056-87数据的统计处理和解释指数样本异常值的判断和处理StatisticalinterpretationofdataDetectionnandhandlingofoutlyingobseryationsinexponentialsample1987-07-08发布1988-04-01实施国家标准局发发布
中华人民共和国国家标准UDC519.28数据的统计处理和解释GB8056—87指数样本异常值的判断和处理StatisticalinterpretationofdataDetectionandhandlingofoutlyingobservationsinexponentialsample1目的和应用范重1.1本标准规定了在来自指数分布(单参数)的随机样本中判断和处理异常观浏值的一般原则和实施方法。适用于来自指数总体或近似指数总体的样本,即除了个别或少数异常值外,其余大部分数据(主体数据)来自同一个指数总体或近似指数总体。指数分布的分布函数为:D01)概率密度函数为:2>0(2)C01.2异常观测值(或称异常值)是指样本中的个别值,其数值明显偏离它(或它们)所在样本的其余观测值。1.2.1异常值可能仅仅是数据中固有的随机变异性的极端表现,若确是这样,应把它和样本中其它观测值以同样的方式对待。1.2.2异常值也可能是偶然偏离所规定的试验条件和试验方法的后果。或或是在计算或记录这个数值时出现的失误。这种异常值与其它观测值不属于同一个总体2引用标准GB3358-82《统计学名词及待号》GB4086.1~4086.6-83《统计分布数值表》3符号及其意义X一-观测值中自小到大的第个观测值:TA-样本大小n<100时,检验最大的观测值X<。)是否为异常值时所用的统计量。Ti一-样本大小n<100时,检验最小的观测值X(!是舌为异常值时所用的统计量。-样本大小n>100时,检验最大的观测值X<是否为异常值时所用的统计量。-样本大小n>100时,检验最小的观测值X<1)是否为异常值时所用的统计量。检验的显著性水平。T(m)(1-)--显著性水平为a时,用统计量了。a)作检验时的临界值。T(a)-显著性水平为a时,用统计量了<1)作检验时的临界值。E(ui:ue)自由度为和u的F变量的力分位数。Em()-定数截
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